融合语义关联挖掘的文本情感分析算法研究.docx

融合语义关联挖掘的文本情感分析算法研究摘要随着互联网技术的快速发展信息世界的消息传输也更加快速人们获取知识和信息的途径也更加多样同时也要求信息搜索的结果更加精准。本文即对融合语义关联挖掘的文本情感分析算法进行研究。关键词语义关联挖掘；文本情感；分析算法中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1671-7597（2013）13-0073-01文本情感分析即是针对用户带有主观情感色彩的文本意见进行分析、处理、归纳和挖掘。当前文本情感分析的应用涉及多个领域主要用于信息过滤、信息预测、产品应用评价、观点分析等方面同时在情报采集模型、网络监控系统中发挥着重要作用。对文本情感信息的研究除了能够为人们的信息检索提供极大的方便外在商业系统中的关注点、服务对象以及功能实现上也都有很大差别。1融合语义关联挖掘的文本情感分析算法融合语义关联挖掘的文本情感分析即是利用关联挖掘技术对文本中的语义情感进行分析。其核心思想就是对信息中的特征概念和情感关键词进行判别和提取通过算法模型将非结构化或半结构化的文本信息转化为结构化的数据然后通过关联挖掘获取数据间的语义关联并通过信息归纳后将最终分类结果返回。进行文本情感分析需要很大的工作量根据事件处理的逻辑顺序结合关联挖掘技术于是融合语义关联挖掘的文本情感分析的过程一般需要经历文本情感信息提取、文本情感信息关联挖掘及文本情感信息归纳和检索三个逐层递进的阶段。具体流程如图所示。将针对每个阶段的具体算法实现进行研究。1.1文本情感信息提取1.2文本情感信息关联挖掘进行文本情况信息关联挖掘即是对所提取的文本情感信息进行关联分析对所获取的文本情感关键词、评价主体对象以及组合评价单元间的语义进行分析。实现中通过本体的层次结构和语义的对应关系对情感语义数据元进行概念化和泛化处理建立初始关联数据库然后逐层针对节点修整。1.3文本情感信息归纳和检索2实验结果分析通过实验得到随着数据集的逐渐增大该算法的执行时间呈平缓的线性增长趋势这是因为其在运行时将自动集成浅层次的关联规则和修整语义重复规则在运算过程中只产生深层次的强关联规则所以受到数据量变化程度的影响就较小执行时间的变化也较为平稳也就具有较好的可伸缩性。3结束语在互联网中文本情感信息数据量极大且快速增长的情况下关联挖掘技术的应用不仅能够对信息数据进行智能化的分析更能获得深层次的关联数据对信息检索、企业竞争以及决策提供准确而全面的数据因此对融合语义关联挖掘的文本情感算法研究具有重要的潜在价值。本文即是在对文本情感信息概述的基础上对其实际应用进行分析并根据其逻辑分析的阶段进行算法实现研究以准确、快速为目标进行算法设计最终通过模拟对算法实验结果进行分析说明算法优势所在。参考文献[1]叶强张紫琼罗振雄.面向互联网评论情感分析的中文主观性自动判别方法研究[J].信息系统学报20071（1）.[2]明均仁何超.基于语义关联挖掘的数字图书馆跨媒体检索方法研究[J].图书情报20134（7）.[3]何超张玉峰.基于语义关联分析的商务情报分析算法研究[J].情报杂志201332（4）.作者简介程超男汉族本科在读西南大学计算机与信息科学学院研究方向：自然语言处理。杨力男汉族重庆人本科在读西南大学计算机与信息科学学院研究方向：网络入侵检测与数据挖掘。陈嘉鑫男汉族四川人本科在读西南大学计算机与信息科学学院研究方向：网络工程-分布式处理与网络计算。